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Título: UMA ÁRVORE DE DECISÃO PARA CLASSIFICAÇÃO BINÁRIA SENSÍVEL AO CUSTO
Autor: DANIEL DOS SANTOS MARQUES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  EDUARDO SANY LABER - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 28239
Catalogação:  30/11/2016 Idioma(s):  INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=28239@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=28239@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.28239

Resumo:
Problemas de classificação foram amplamente estudados na literatura de aprendizado de máquina, gerando aplicações em diversas áreas. No entanto, em diversos cenários, custos por erro de classificação podem variar bastante, o que motiva o estudo de técnicas de classificação sensível ao custo. Nesse trabalho, discutimos o uso de árvores de decisão para o problema mais geral de Aprendizado Sensível ao Custo do Exemplo (ASCE), onde os custos dos erros de classificação variam com o exemplo. Uma das grandes vantagens das árvores de decisão é que são fáceis de interpretar, o que é uma propriedade altamente desejável em diversas aplicações. Propomos um novo método de seleção de atributos para construir árvores de decisão para o problema ASCE e discutimos como este pode ser implementado de forma eficiente. Por fim, comparamos o nosso método com dois outros algoritmos de árvore de decisão propostos recentemente na literatura, em 3 bases de dados públicas.

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